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南加州大学电气与计算机工程硕士解读
上传时间: 2024-03-04 15:49:35           浏览量: 378

南加州大学电气与计算机工程硕士为学生提供了数据科学、机器学习和信号以及信息处理的理论、方法和应用方面的集中、严格的培训。下面托普仕留学老师进行了南加州大学电气与计算机工程硕士解读,一起来看看吧!

南加州大学电气与计算机工程硕士

  一、课程设置

  南加州大学电气与计算机工程硕士项目需要完成 32 个单元的课程。

  1.所需的基础能力( 0-6 个单位)

  其中每一项都必须作为技术选修课进行学习和使用,或者必须通过相应的能力测试(数字信号处理、软件):

  EE 483 数字信号处理 单位:4

  EE 538 电气工程师计算原理 单位:2

  2.必修课程(22-24单位)

  (1)所有课程均为必修课程(16 单位)

  EE 503 电气和计算机工程师概率 单位:4

  EE 510 工程线性代数 :4

  EE 541 深度学习计算简介 单元:2

  EE 547 电气工程师应用和云计算 单元:2

  EE 559 机器学习 I:监督方法 单元:4

  (2)学习和数据分析:此列表中需要两门课程(6-8 学分)

  EE 546 高维数据 单元数学:4

  EE 556 随机系统和强化学习 单元:4

  EE 588 信息和数据科学 单元的优化:4

  EE 641 深度学习系统 学分:2

  EE 660 机器学习 II:数学基础和方法 单元:4

  3.技术选修课

  从以下列表或学习和数据分析列表中获取其余单元。课程可能不适用于多个学位要求。

  (1)理论与方法

  CSCI 570 算法分析 单元:4

  CSCI 585 数据库系统 学分:4

  EE 517 工程师统计和数据分析 学分:4

  EE 542 互联网和云计算 单元:4

  EE 561 人工智能基础 单元 :3

  EE 562 工程 单位的随机过程:4

  EE 563 推理和估计:理论和算法 学分:4

  EE 564 数字通信和编码系统 学分:4

  EE 565 信息论及其在(大)数据科学中的应用 单元:4

  EE 575 工程师计算微分几何 单元:4

  EE 586L 高级 DSP 设计实验室 学分:4

  EE 592 反问题的计算方法 单位:4

  EE 596 用于信号处理和机器学习的小波和图单元 :4

  EE 689 计算智能和神经学习 单元:4

  用于性能分析的 ISE 538 马尔可夫模型 单元 :4

  MATH 541a 数理统计简介 单元:3

  (2)应用领域

  CSCI 544 应用自然语言处理 学分:4

  CSCI 677 高级计算机视觉 学分:4

  EE 519 多媒体单元的语音识别和处理 :3

  EE 569 数字图像处理单元简介 :4

  EE 619 自动语音识别 单元高级主题:3

  EE 669 多媒体数据压缩 单元:4

  更详细内容可以咨询Tops6868。

  二、就业情况

  南加州大学电气与计算机工程硕士项目就业前景广阔,以下是去年该项目部分毕业生就业去向:

  阿里巴巴 - 软件开发工程师,软件工程师实习生

  Amazon - 机器学习工程师

  Amazon Web Services – 软件开发工程师

  Goldman Sachs - 分析师

  Google - 软件工程师

  Meta Platforms,Inc. - 软件开发工程师、软件工程师

  商汤科技 - 研究实习生

  TikTok - 软件工程师

  TuSimple,Inc. - 软件质量专家 I

  南加州大学 - 资源员工

  想了解更多信息可以向Tops6868咨询。

  以上是南加州大学电气与计算机工程硕士的相关知识,如果您对美国留学感兴趣,欢迎您咨询托普仕留学老师(Tops6868),托普仕留学专注美国前30高校申请,助力国内学子顺利获得美国藤校入读资格。尽早规划和递交申请,对您未来留学会更有帮助!

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